事實上，越來越多的場景都在探討智能制造，無論是傳統的OT廠商還是ICT廠商似乎都對此寄予厚望，巨大的商業利益帶來了巨大的投資熱潮，然而，今天，我們卻似乎沒有太多的聲音在探討OPC UA與TSN，這也是讓我比較困惑的—似乎OPC UA并未受到足夠的重視，也與業界的資深專家探討此問題，為什么大家都不聚焦OPC UA卻又如此熱衷智能制造的討論？

最近一直也在研究TSN技術，包括也與彭瑜老先生一起在微信里進行了技術交流，貝加萊在剛剛結束的SPS上推出了OPC UA與TSN融合的演示系統，29日參加華為邊緣計算產業聯盟大會，發現華為已經在架構基于TSN的邊緣計算互聯方案，這也使得我對OPC UA TSN更多的認識，實際上我知道很多人還不大了解甚至沒有聽說過TSN技術，而我們期待它已經很久了。

但是，此次我倒不想先講技術，而先來分析其意義，這樣，我們才能更愿意談論這項技術。如果你不知道它的意義和價值，你就很難關注它。

一、OPC UA的價值超出我們的想象

實際上，如果我們分析智能制造的實現路徑，我們試圖通過IT與OT的融合來解決制造業的效率問題，簡而言之，我們試圖通過提高數據流的效率來提升生產制造的效率，尤其是在“個性化定制”這個問題上的效率，因此，我們需要對產線進行數據的協同來實現生產的優化與決策效率。

要跨越的障礙包括以下幾個方面：

1.語義互操作

傳統的現場總線包括實時以太網都是解決“信號”的問題，對于OT而言，信號，無論是直接的物理信號（4-20mA,0-10V）還是經過總線進行的數字化傳輸，其本質仍然是服務于“控制”任務的，因此，對于總線而言，其主要是物理層與數據鏈路層解決問題即可，應用層主要為了編程方便，就像CANopen采用數據字典對數據進行解析一樣，不同廠商的產品也是通過相應的設備描述文件進行解析，而這些都是在同一網絡中。

從OT控制角度而言，語義信息往往是通過查表的方式來進行對應，而每個網絡又不同的定義方式，這也使得配置和編程變得多樣，不同網絡均需不同的編程進行數據的訪問，并非不可以通信，而是比較復雜。

OPC UA解決的正是在水平集成與垂直的信息集成兩個維度的“語義互操作”問題，首先在水平方向采用統一的標準定義“語義信息”，第二個問題是與IT系統進行語義的統一，使得在水平和垂直兩個方向均實現統一的語義信息互操作。

圖1-智能制造對于網絡的需求

2.信息模型

要實現協同制造，信息集成與效率至關重要，信息模型是完成“協同”的關鍵，為了實現機器與機器（M2M）、機器與商業系統（M2B）以及商業系統間（B2B）的協同，OPC UA是最佳的通道，OPC UA為此提供了基礎信息模型，包括底層總線傳輸的語義可以參考統一標準進行定義，而垂直行業的信息模型也同樣可以進行協同，這也是為何ISA、OMAC、AutomationML、MTConnect、Euromap等采用OPC UA標準進行統一信息模型定義的原因。

圖2-OPC UA實現架構

3.模塊化軟件設計

OPC UA本身是面向服務的架構設計（SoA），OPC UA中的方法對數據進行了預處理，使得可以被直接訪問并應用于分析，由于OPC UA Server扮演了一個中間隔離層的角色，這使得應用程序可以實現關注點分離SoC（Sparation of Concern）的設計，這讓HMI與應用程序分析、讓數據與應用分析、數據與應用人員分離，無論對顯示程序、應用程序模塊化、人員操作均可實現分離，這意味著軟件的模塊化設計變得簡單，對于應用而言，也會降低諸多成本。

OPC UA的Pub/Sub、Discovery、方法都提供了更多讓數據交互更為便利、實時的方法，不做累述。

二、TSN技術的意義

TSN是另一個即將投入應用的傳輸協議，要了解TSN的意義，首先要明白在智能制造的工廠集成中所遇到的問題，然后它的意義才能更為清晰的顯現。

周期與非周期數據是OT與IT的區別

傳統OT之所以采用諸如輪詢機制，包括集束幀技術，均是為了實現“周期性”數據的傳輸問題，因為各種控制如溫度閉環、運動控制、機器人都是周期性的數據采集，用于實現同步關系。

而IT數據并非是周期性，而是更多采用“最大努力”，也因此像Internet任務按照OSI七層模型進行IP路由、UDP都無需確認，這與IT網絡架構顯然是不同的。

這也是OT與IT進行融合時，首先遇到的網絡異構問題，另一方面，IT網絡數據容量必須比較大，例如：傳輸視頻信息、Word文檔、JPG圖片等都是需要較大的數據容量網絡。

太多的網絡需要中間轉換

曾經有人說“這個世界上有多少家PLC廠商就有多少種現場總線”，對照一下就會發現，每種現場總線的帶寬、物理介質、支持的節點數、最大傳輸距離、傳輸容量、校驗方式等性能與功能性指標均不同，如果這樣的話，現場連接的復雜性不僅要耗費各種現場總線轉換設備，同樣在軟件層面也需要不同的協議轉換，這不僅帶來巨大的硬件成本投入，也同樣意味著軟件的復雜性指數級的提升，而這對于我們談論的智能制造而言，就會是巨大阻礙。

即使統一采用以太網，那么也僅僅是解決了物理層與數據鏈路層的問題，在實際應用中，配置網絡與用戶仍然是各自不同的規范與標準。

 

3.TSN扮演的角色

TSN扮演的角色在這個時候就比較突出，它解決了OT周期性數據與IT非周期性數據，OT實時性與IT數據容量大、節點多的問題得到了統一的解決。

圖3-TSN技術從音頻視頻-無人駕駛汽車到IIoT的集成發展

 

基于IEEE802.1AS-Rev提供時鐘同步機制，IEEE802.1Qbv和Qba提供了包含預留通道和最大努力的隊列報文傳輸機制，以及IEEE802.1Qcc的用戶與網絡配置標準，以及IEEE802.1QCB的冗余數據傳輸機制，OPC UA基金會、IIC、Avnu聯盟等共同在推動著TSN技術的發展，其實，在汽車領域IEEE802.1QVB已經在投入應用。

圖4-IEEE802.1Qbv-Time Aware Shaper工作機制

圖5-IEEE802.1 Qcc-CNC用于TSN網絡與用戶配置的協議

圖4，圖5簡要的描述了IEEE802.1Qbv和Qcc如何實現網絡數據調度以及配置的方法。

OPC UA與TSN的融合，解決了IT與OT在傳輸機制的統一，同時也解決了語義互操作標準與規范的統一，使得IT與OT的融合得到了真正的實現。

圖6-B&R將OPC UATSN融合逐漸融入其系統架構 

三、OPC UA TSN對智能制造的影響

看上去OPC UA TSN在技術上打通了IT與OT的互聯，但是，就其現實意義卻遠非我們想象那么簡單，它不僅僅是一項技術，它對未來產業發展具有極大的戰略意義。

中國制造業實現智能制造路徑分析

其實，很多人都對阿里的電商發展提出了異議，就像看到兩篇相關的文章，一篇是說英國人認為不發展電商可以讓小店更好的生存，解決就業，另一個談到日本人為什么不發展電商因為他們希望通過更好的服務來讓消費者體驗到購物的樂趣，大概是這個意思吧？

聽上去似乎有道理，但是，我卻有不同的意見，這可能是“非不為，實不能”的原因，但就互聯網經濟的發展而言，阿里、騰訊、百度等企業已經在應用領域讓中國處于領先，這已然共識，國家推動“人工智能”規劃，這反倒讓我看到一條更為明晰的路徑。

實際上，投資互聯網、大數據平臺、移動網絡是需要巨大的基礎設施投資的，很多人覺得移動、聯通、電信都是央企—天生的不喜歡，認為他們是壟斷，但是，如此巨大的基礎設施建設給我們帶來了今天支付的便利、各種互聯網應用給我們生活無所不在的便利，這是因為中國有巨大的人口基數攤低了平臺的成本，而英國、日本、德國這些國家是沒有條件讓如此巨大的網絡應用實現經濟性。

而進一步的發展，隨著這個領域的能力聚集，以及在人工智能、大數據應用領域的軟件算法、應用模型的積累，使得我們制造業可以分享這些技術帶來的好處。

當中國的制造業更多分享來自IT領域的存儲、網絡、計算、應用資源的時候，中國制造業的整體成本也是可以被降低。

當我們可以通過OPC UA實現數據的訪問便利性，當OPCUA與TSN的融合為整個IT與OT融合打通路徑的時候，中國自身在IT建設領域的資源也將被制造業分享。

 

改變自動化產業的格局

前沿的自動化企業正在積極的擁抱互聯網，很多相關的產品、技術會隨著IT與OT的融合變得更加競爭加劇，傳統的控制系統架構將被重構。

（1）自動化行業將會因此發生的改變

邊緣計算的興起即是一個方向，由于通用的網絡、存儲、計算資源更為經濟，因此，傳統的DCS、MES將不再需要巨大的基礎設施投入，而基于無所不在的智能終端（iPhone/Andriod智能手機、PAD）使得HMI將更為直接的介入到顯示與操作，而ICT廠商在互聯產品領域大規模制造成本低下將使得傳統工業網絡產品也面臨新的競爭。

（2）軟件成為新的競爭力

某種意義上說，IT與OT的融合，也同樣意味著傳統工業產品在IT產業成本優勢下面臨新的競爭。 

軟件成為了自動化行業真正競爭的焦點，誰擁有更多的產業應用軟件的能力，以及行業Know-How的服務能力將成為未來競爭的關鍵，這也是為什么越來越多的自動化廠商變得更加“軟”的原因，軟件成為未來競爭的利器已經在諸多前沿的自動化廠商這里得到了踐行。

（3）咨詢業務納入自動化運營范疇

另一個崛起的力量是“咨詢”成為了未來自動化廠商必須發展的力量，這種力量需要將“運營管理—Operation Management”的能力予以輸出，智能制造是一個集成，其核心在于通過自動化、信息化、智能化實現“運營水平”的提升，這體現在“質量、成本與交付”，而智能制造必須圍繞“運營”進行技術的升級，為客戶提供整廠的集成，必須緊密圍繞“運營指標”、“流程穩定”來實現。

（4）知識將成為一種更具價值的資源，也是更具戰略性的競爭力：軟件是知識的一種表現形式，而咨詢業務也是一種知識的形式，業務模式的變化在于可以采用通用平臺，而以行業的知識成為新的盈利方式。人工智能賦予系統“智慧”—智慧與智能的不同在于具有自我判斷、自我執行的能力，人們總是認為人工智能、機器人將會代替人，但是，無論是機器人、還是人工智能系統，其本質是對人的“智慧”進行延伸到系統，用于生產的優化與決策。

更高的經濟性

回到技術范疇，OPC UA TSN打通了IT與OT，其本身的優勢在于為智能制造帶來成本的更高的經濟效應：

（1）降低系統配置與開發成本

就直接的應用而言，OPC UA TSN帶來了系統融合，取消了在水平集成、垂直集成所非必須的硬件、軟件，簡化系統架構、流程，使得整體效率降低。

就像微信、支付寶使得整體上中國人花費在支付方面的時間降低，與過去復雜的銀行ATM提款、復雜的轉賬支付流程相比，今天我們每個人耗費在支付這件事情的時間大幅下降，放眼整個中國，每年節省的時間可以按照百億小時來計算，僅就這一項就可以節省百億級以上的社會總成本。

打通的制造系統，僅就降低的硬件開支、軟件復雜性帶來的開發、配置時間就會是巨大的。

（2）.共享開放世界的資源降低成本

讓制造業可以分享在大數據、移動互聯網、人工智能等領域的軟件資源、應用數據、模型與方法，這種資源的分享，也讓制造業整體成本得到降低。